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MCP और Agentic Architecture

Tajo Brevo के लिए एक agentic orchestration layer है। Campaigns, segments, और automations manually बनाने के बजाय, आप natural language में बताएं क्या चाहते हैं और AI agents Brevo के full engagement stack पर execute करते हैं।

Tip

Model Context Protocol (MCP) एक open standard है जो AI models को external tools और APIs के साथ interact करने देता है। Tajo Brevo के पूरे API को MCP tools के रूप में expose करता है, ताकि कोई भी LLM customer engagement autonomously orchestrate कर सके।

Architecture

Tajo का agentic stack तीन layers में है:

+--------------------------------------------------+
|        Natural Language Interface                 |
|   "उन customers को वापस जीतें जिन्होंने 90 दिन  |
|    में order नहीं किया, 3-step email + SMS"     |
+--------------------------------------------------+
          |
          v
+--------------------------------------------------+
|             AI Agents (Orchestration)             |
|   Campaign Orchestrator | Customer Intelligence   |
|   Win-Back Agent | Cart Recovery Agent            |
|   ─── Agents goals के आधार पर Skills compose करते│
+--------------------------------------------------+
          |
          v
+--------------------------------------------------+
|              Skills (MCP Tools)                   |
|   brevo/send-email | brevo/create-contact         |
|   brevo/track-event | brevo/send-whatsapp         |
|   ─── Atomic, deterministic, API-backed ───      |
+--------------------------------------------------+
          |
          v
+--------------------------------------------------+
|              Brevo API (Engagement)               |
|   Email | SMS | WhatsApp | CRM | Automation       |
+--------------------------------------------------+

Layer 1: Skills (MCP Tools)

Skills atomic automation units हैं जो Brevo API endpoints को wrap करती हैं। MCP के माध्यम से expose होने पर, skills tools बन जाती हैं जिन्हें कोई भी AI model invoke कर सकता है।

name: send-campaign-email
version: 1.0.0
mcp_tool: brevo/send-email
description: Brevo के माध्यम से transactional या campaign email भेजें

triggers:
  - event: agent_request
  - event: cart_abandoned

actions:
  - brevo/send-email

permissions:
  - email:send

Layer 2: Agents (Orchestration)

Agents LLM-powered orchestrators हैं जो marketing goal achieve करने के लिए multiple skills compose करते हैं।

---
name: win-back-agent
description: Personalized multi-channel sequences के साथ churned customers को re-engage करें
temperature: 0.3
max_tokens: 4096
tools:
  - brevo/list-contacts
  - brevo/create-segment
  - brevo/send-email
  - brevo/send-sms
  - brevo/track-event
---

आप एक customer win-back specialist हैं। दिए गए churn threshold
और customer segment के लिए, re-engagement sequence design और execute करें।

Layer 3: Natural Language Interface

एक marketer कहता है:

“उन customers के लिए win-back campaign बनाओ जिन्होंने 90 दिनों में purchase नहीं किया। पहले 15% off offer के साथ email भेजो, 3 दिन बाद अगर open नहीं हुई तो SMS, फिर personalized product recommendation के साथ final WhatsApp।“

Pre-Built Agents

Agent	उद्देश्य	उपयोग की गई Skills
Campaign Orchestrator	Natural language से multi-channel campaigns	send-email, send-sms, send-whatsapp, create-segment
Customer Intelligence	Autonomous segmentation, RFM scoring, churn prediction	list-contacts, create-segment, track-event
Win-Back Agent	Personalized sequences से churned customers re-engage	list-contacts, create-segment, send-email, send-sms
Cart Recovery Agent	Timed multi-channel nudges से abandoned carts recover	track-event, send-email, send-sms
Data Sync Agent	किसी भी platform और Brevo के बीच bi-directional sync	create-contact, update-contact, track-event
WhatsApp Commerce Agent	WhatsApp Business के माध्यम से conversational commerce	send-whatsapp, track-event, list-contacts

अगले कदम

Brevo MCP Server सेटअप, Brevo को MCP tools के रूप में connect करें
Agent Specification Format, Custom agents define करें
अपना पहला Agent बनाएं, Step-by-step tutorial

MCP और Agentic Architecture